本文深入探讨了Linux的流量控制（Traffic Control，TC）框架，分析了多应用同时发包时的调度策略。TC通过应用层命令、内核层分类器和排队规则实现带宽分配和优先级调度。常用的qdisc如pfifo_fast和fq_codel分别实现优先级队列和公平排队，解决延迟控制和流量管理问题。EDT（Earliest Departure Time）模型优化了包的发送时机，提高网络性能。

K8s-1m项目旨在挑战Kubernetes集群的极限，目标是实现百万节点。通过替代etcd和重构调度器，项目解决了性能瓶颈，提出了mem_etcd和Scatter-Gather调度策略，为后续开发者提供了系统优化经验和架构洞察。

本文讨论了Linux I/O调度器的演变，特别是针对NVMe SSD的调度策略。传统调度器如CFQ和deadline因复杂性和对寻道优化的依赖逐渐被淘汰。现代调度器如none和kyber更适合NVMe，前者不进行调度，后者通过延迟反馈控制排队深度。文章强调调度器设计需适应硬件变化，简洁性更具长期价值。

本研究提出了一种先进的多深度神经网络模型调度策略（ADMS），旨在优化移动设备上的多DNN推理。该策略通过离线构建最优子图划分，实现硬件支持与调度平衡，并根据实时条件动态调整工作负载，显著提高处理器利用率和性能。实验结果表明，ADMS在推理延迟上比传统框架减少了4.04倍。

本研究提出了一种少样本元离线强化学习算法，旨在解决现有强化学习在安全性和成本上的在线交互依赖问题。该算法利用静态离线数据集进行训练，能够有效扩展到新环境，优化无人机轨迹和调度策略，实现快速收敛，并达到最佳的年龄信息和传输功率平衡。

Kubernetes 的调度系统通过调度器将 Pod 分配到合适的节点，确保资源的高效利用。调度过程包括筛选和优选阶段，考虑资源需求和亲和性等因素。用户可以定制调度策略，以满足特定需求，优化大规模集群的调度性能至关重要。

Volcano推出云原生混部解决方案，通过资源隔离与共享提升资源利用率。在线和离线业务混合部署在同一集群，利用在线业务的波动动态分配资源。支持多种调度策略和Qos模型，保障在线业务优先级。方案已在华为终端云应用，提高了资源利用率和调度效率。未来将增强OS接口扩展性，支持更多操作系统。

Kubernetes的亲和性和反亲和性用于控制Pod调度。亲和性指定Pod应在哪些节点上运行，反亲和性则避免特定节点。分为节点和Pod两种，策略有硬性和软性之分。配置时使用标签匹配和topologyKey。常见问题包括资源不足和规则过于严格，解决方法有检查资源、污点容忍度和审查规则。

本文探讨了多种GPU加速技术和调度策略，以提升深度学习和通信系统的性能。研究表明，优化资源分配和调度能够显著降低完成时间和通信开销，同时提高任务性能和硬件使用寿命。这些方法为未来的AI硬件加速器和6G通信系统提供了重要指导。

本文探讨了联邦学习中的调度策略，提出了一种基于更新时效度的算法，以提高运行效率。研究表明，异步框架和多种调度策略能够有效解决异构设备问题，提升学习性能。实验结果显示，所提调度方案在收敛速度和模型准确性上均有显著改善。

本文探讨了利用图神经网络（GNN）和图卷积网络（GCN）解决大规模射频资源管理和调度问题，提出了多种高效调度策略，包括基于树搜索的启发式方法和分布式最大权独立集求解器，显著提高了调度效率和性能。同时，通过机器学习技术优化了设备对设备网络链路调度，降低了计算复杂度，并在无线通信系统中实现了用户配对的显著提升。

阿里云容器服务ACK推出自定义弹性资源优先级调度功能，帮助企业高效利用云上资源。功能包括自定义调度策略、逆序缩容、灵活修改策略和控制资源使用量等。弹性调度功能可优化资源配置，实现降本增效。

CIM-MLC是一个通用的多层次编译框架，用于支持计算内存架构。它能够编译任务到不同设备、架构和编程接口的计算内存加速器，并通过映射和调度策略实现更好的调度和指令生成结果。

本文介绍了一种采用随机梯度下降算法的分散式联邦学习（DFL）模型，用于改善代理网络中的学习性能。实验中测试了三种DFL调度策略的收敛性、准确性和损失，结果显示调度策略对收敛速度和全局模型有影响。